Réglementation des eaux et phénomènes climatiques extrêmes
Bibliographic record
Abstract
Les Canadiens courent un risque croissant de subir les répercussions d’événements associés à l’eau, telles que des sécheresses pluriannuelles, des inondations ou des modifications importantes dans la configuration des précipitations. Des phénomènes hydrologiques extrêmes pourraient également entraver notre capacité de protéger et de gérer nos ressources en eaux souterraines. Le lien entre l’ensemble de mesures de précaution et de protocoles d’intervention préventive offert aux utilisateurs privés, et celui destiné aux utilisateurs publics et intervenants, n’est pas bien compris, ni nécessairement activé ou favorisé par les réglementations des eaux existantes. Par exemple, des investissements sélectifs dans des infrastructures, des protocoles de gestion de l’eau révisés ou des changements de nature juridique et réglementaire sont susceptibles de jouer un rôle bénéfique, mais ces approches pourraient être autrement plus efficaces si elles étaient coordonnées. Certains secteurs d’exploitation de l’eau sont probablement mieux préparés que d’autres pour pallier l’augmentation des inondations ou des sécheresses, mais il est possible qu’il manque de mécanismes permettant de coordonner les mesures bénéfiques dans l’ensemble des secteurs. Bien que le rendement des choix particuliers en matière d’investissement dépende grandement de l’emplacement et du contexte, certains types d’investissements ou d’actions préalables pourraient avoir plus de retombées positives que les seules mesures correctives ou adaptatives.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".